한양대학교 응용확률연구실은 확률모델링과 대기행렬 이론을 중심으로, 복잡한 산업 및 서비스 시스템의 불확실성을 수리적으로 해석하고 최적의 의사결정 방안을 제시하는 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 포아송 과정, 마코프 체인, 은닉 마코프 모델 등 다양한 확률적 프로세스를 기반으로, 대기행렬 시스템, 재고관리, 의사결정 이론 등 운용과학의 핵심 분야를 폭넓게 다루고 있습니다. 특히, 대기행렬 이론을 활용한 서버 시스템, 네트워크, 생산 및 서비스 시스템의 성능 분석과 최적화에 중점을 두고 있습니다. 이를 통해 대규모 콜센터의 서버 운용 전략, 무선 센서 네트워크의 전송 제어, 생산 시스템의 예방 유지보수 스케줄링 등 실제 산업 현장에서 발생하는 다양한 문제를 해결하고 있습니다. 또한, 확률적 재고 모델, 마코프 의사결정 과정, 최적 정지 이론 등 고급 확률 응용 분야도 심도 있게 연구하고 있습니다. 데이터마이닝 분야에서는 분류, 군집화, 회귀분석, 연관규칙 등 다양한 통계적 기법을 활용하여, 제조, 금융, 마케팅 등 여러 산업 분야에서 데이터 기반의 의사결정 지원 시스템을 개발하고 있습니다. 최근에는 불균형 데이터 처리, 특징 선택, 시계열 데이터 분석 등 최신 데이터마이닝 이슈에 대한 연구도 활발히 진행 중입니다. 더 나아가, 산업 인공지능(Industrial AI) 분야로 연구를 확장하여, 딥러닝, 강화학습, CNN, RNN 등 첨단 AI 기술을 제조 및 서비스 산업에 적용하고 있습니다. 이를 통해 스마트 팩토리, 예지 보수, 품질 관리, 고객 맞춤형 서비스 등 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술 개발에 앞장서고 있습니다. 본 연구실은 이론적 연구뿐만 아니라, 실제 산업체와의 공동 프로젝트, 소프트웨어 개발, 현장 적용 사례를 통해 연구 성과의 실질적 가치를 높이고 있습니다. 다양한 학제 간 융합 연구와 산학협력을 통해, 미래 산업을 선도할 수 있는 혁신적 연구를 지속적으로 추진하고 있습니다.